LLM Series Part2: Speed up & Scale up LLM

在这篇文章中，我们将深入探讨LLM的高性能推理（Inference）技术。随着LLM的规模不断扩大，并且LLM相关的应用推理的计算资源需求也在不断增加，因此如何提高LLM的推理效率成为了一个重要的问题。在这篇文章中，我们将介绍一些常用的高性能推理技术，比如量化（Quantization），剪枝（Pruning），知识蒸馏（Knowledge Distillation）等，这些技术可以有效地减少模型的计算复杂度，提高模型的推理效率。另外，我们还会介绍一些针对LLM推理优化的硬件加速器，比如GPU，TPU等，以及一些针对LLM推理优化的软件库，比如ONNX Runtime，TensorRT等。最后，我们还会介绍一些实际应用中的LLM推理优化案例，比如ChatGPT，LLaMA等。